„Zaczynamy rozmowę o przyszłości polskiej polityki lekowej. Stąd okrągły stół z udziałem ekspertów, przedstawicieli zawodów medycznych, samorządów gospodarczych oraz instytucji odpowiedzialnych za funkcjonowanie rynku leków. Chcemy spojrzeć dalej niż na kolejne obwieszczenie i kolejną listę refundacyjną. Porozmawiać o tym, jak powinien wyglądać polski system lekowy za 5, 10 i 15 lat” – podkreśla wiceminister Katarzyna Kacperczyk.

Polityka Lekowa Państwa na lata 2026-2031 będzie kontynuacją dokumentu realizowanego w latach 2018-2022. Wyznaczy najważniejsze kierunki rozwoju polityki lekowej w Polsce na kolejne pięć lat, odpowiadając na wyzwania związane z dostępnością terapii, bezpieczeństwem lekowym oraz efektywnym wykorzystaniem środków publicznych.

„Polityka lekowa to dziś jednocześnie polityka zdrowotna, gospodarcza i polityka bezpieczeństwa państwa. Programy lekowe otworzyły polskim pacjentom dostęp do wielu nowoczesnych terapii. Teraz czas na ich kolejny etap. Rozmawiamy o tym, jak je upraszczać, jak ograniczać zbędne obciążenia administracyjne i jak szerzej wykorzystywać dane do oceny rzeczywistych efektów leczenia. Nowoczesny program lekowy powinien być projektowany wokół pacjenta i efektu zdrowotnego, a nie wokół procedury” – dodaje wiceminister zdrowia.

Prace koncepcyjne nad nową strategią rozpoczęły się w październiku 2025 r. Ich celem jest identyfikacja najważniejszych problemów systemowych oraz wypracowanie długofalowych rozwiązań we współpracy z kluczowymi interesariuszami rynku ochrony zdrowia.

Szerokie konsultacje z ekspertami i instytucjami

Prace nad dokumentem prowadzone są w formule szerokiego dialogu z przedstawicielami administracji publicznej, instytucji systemu ochrony zdrowia oraz organizacji branżowych.

W październiku 2025 r. Ministerstwo Zdrowia zwróciło się do organizacji reprezentujących sektor farmaceutyczny, ekspertów oraz partnerów społecznych o wskazanie najważniejszych wyzwań i propozycji rozwiązań w ramach siedmiu celów strategicznych.

W kolejnych miesiącach przeanalizowano zgłoszone stanowiska, przeprowadzono spotkania z przedstawicielami innych resortów oraz podmiotów zaangażowanych w realizację polityki lekowej. Odbyły się także konsultacje z instytucjami nadzorowanymi przez Ministra Zdrowia oraz departamentami Ministerstwa Zdrowia.

W proces prac włączono również kluczowe instytucje publiczne, w tym Narodowy Fundusz Zdrowia, Główny Inspektorat Farmaceutyczny, Agencję Badań Medycznych, Centrum e-Zdrowia oraz Agencję Oceny Technologii Medycznych i Taryfikacji.

„Polityka lekowa wymaga zarówno silnych instytucji państwa, jak i bardzo dobrej współpracy między nimi. Zaproszone do procesu zostały instytucje dysponujące ogromną wiedzą i zasobami danych. Wyzwaniem na kolejne lata jest lepsze łączenie tych kompetencji i informacji. Państwo powinno nie tylko reagować na problemy rynku leków, ale także coraz wcześniej je przewidywać” – mówi wiceminister zdrowia Katarzyna Kacperczyk.

Dane, analityka i zdolność do podejmowania strategicznych decyzji będą równie ważne jak same regulacje. Przyszłość polityki lekowej będzie również cyfrowa.

„Mamy dziś ogromne zasoby danych o refundacji, preskrypcji leków, realizacji recept, przebiegu terapii czy wykorzystaniu świadczeń. Kolejnym krokiem musi być ich lepsze łączenie i wykorzystywanie do podejmowania decyzji. Chcemy, aby cyfryzacja pozwalała szybciej oceniać skuteczność terapii w rzeczywistej praktyce, monitorować wydatki, identyfikować ryzyka niedostępności leków i lepiej planować potrzeby pacjentów. To także przestrzeń dla nowych narzędzi analitycznych i AI” – dodaje wiceminister.

Nowoczesna polityka lekowa musi opierać się na danych i rzeczywistych efektach leczenia, a nie wyłącznie na sprawozdawczości. Jej przyszłość to także większe wykorzystanie kompetencji zawodów medycznych, które stanowią jeden z najcenniejszych zasobów systemu ochrony zdrowia.

„Farmaceuci, lekarze, pielęgniarki i inni profesjonaliści medyczni powinni być aktywnymi uczestnikami polityki lekowej. Nowe zadania są szerokie: od profilaktyki i poprawy adherencji, przez opiekę farmaceutyczną, po monitorowanie bezpieczeństwa i efektów terapii” – podsumowuje Katarzyna Kacperczyk.

Kolejny etap prac

Nowa Polityka Lekowa Państwa będzie koncentrować się na siedmiu obszarach:

1. zwiększaniu dostępności refundacyjnej i rynkowej leków dla pacjentów,
2. optymalizacji wydatków płatnika publicznego,
3. wzmacnianiu bezpieczeństwa lekowego Polski oraz rozwoju sektora farmaceutycznego,
4. poprawie adherencji do leczenia i ograniczaniu marnowania środków publicznych,
5. przeglądzie roli instytucji odpowiedzialnych za realizację polityki lekowej,
6. redefinicji roli kadr medycznych w polityce lekowej państwa,
7. wykorzystaniu nowoczesnych rozwiązań technologicznych wspierających system.

W Departamencie Polityki Lekowej i Farmacji ustalono harmonogram dalszych prac merytorycznych oraz powołano zespoły odpowiedzialne za przygotowanie poszczególnych części dokumentu.

Zakończenie prac nad Polityką Lekową Państwa na lata 2026-2031 planowane jest w 2026 r.

Źródło: MZ

Dezinformacja medyczna nie jest już tematem publikacji w mediach branżowych. Ostatni kwartał, którego analizę zawiera Barometr dezinformacji, pokazuje, że tocząca się wokół ustawy dyskusja o pseudomedycynie przestała być wyłącznie rozmową o bezpieczeństwie pacjentów. Została połączona z polityką, wolnością słowa, „cenzurą”, „Big Pharmą” czy rzekomym zagrożeniem dla zielarzy i dietetyków. Temat medyczny stał się paliwem dla szerszego konfliktu politycznego i światopoglądowego. I jako konflikt świetnie sprzedał się w mediach.

Potrzebujemy działań systemowych – Obserwatorium Dezinformacji Medycznej UMW

– Świat medyczny to dziś za mało, by skutecznie przeciwdziałać dezinformacji. Konieczne jest działanie międzysektorowe, a przede wszystkim działanie systemowe. Deklaracje, jednorazowe akcje czy eventy nie przełożą się na wymierne rezultaty. Dlatego na Uniwersytecie Medycznym we Wrocławiu stworzyliśmy Centrum Odkryć Medycznych, w którym wyodrębniamy teraz Obserwatorium Dezinformacji Medycznej – wyjaśnia rektor uczelni prof. Piotr Ponikowski. – Przestajemy rozmawiać na poziomie ogólnikowych haseł i przypuszczeń, odnosimy się do tworzonych przez nas analiz, narracji i liczb opisujących konkretny moment w czasie. Relacjonujemy rzeczywistość niemal na bieżąco, co pozwala lepiej zrozumieć jej dynamikę i dzięki temu przygotować działania, które mogą zapobiegać nowym stanom zapalnym. Obserwatorium jest częścią szerszego systemu działań UMW na rzecz odporności informacyjnej państwa. Obejmuje on popularyzację nauki, bezpłatny podręcznik edukacji zdrowotnej, narzędzia AI wspierające nauczycieli, ich kształcenie oraz portal weryfikujący popularne mity medyczne – podkreśla rektor prof. Piotr Ponikowski.

„Lex szarlatan” uruchomił lawinę

Pierwszy kwartalny Barometr pozwala zobaczyć, jak ta debata zmienia się pod wpływem bieżących wydarzeń. Od czerwca do końca sierpnia zidentyfikowano 8393 publikacje i wpisy dotyczące dezinformacji zdrowotnej. Wygenerowały one 883 mln potencjalnych kontaktów z przekazem. Analiza objęła również 9136 komentarzy internautów.

Najważniejszym tematem kwartału był spór o ustawę określaną jako „lex szarlatan”. Odpowiadał za 64 proc. wszystkich publikacji i wpisów oraz 76 proc. całego zasięgu analizowanej debaty. W ciągu trzech miesięcy pojawiło się 5369 materiałów dotyczących ustawy, które wygenerowały blisko 674 mln potencjalnych kontaktów i ponad 5 tys. komentarzy.

Punktem zwrotnym była decyzja prezydenta z 20 sierpnia o niepodpisaniu ustawy i skierowaniu jej do Trybunału Konstytucyjnego. Tego dnia ukazało się 1458 publikacji i wpisów, generujących 190 mln kontaktów. Dzień później, po zapowiedzi projektu prezydenckiego, odnotowano kolejne 1009 materiałów. W ciągu zaledwie dwóch dni powstało ich 2467.

– W mojej ocenie poszerzenie kompetencji Rzecznika Praw Pacjenta to dobry kierunek. Oczywiście można dyskutować nad zakresem tych kompetencji, definicjami praktyk pseudomedycznych czy dezinformacji medycznej, ale warto też podkreślić, że uprawnienia, jakie miał zyskać Rzecznik Praw Pacjenta, nie są uprawnieniami nowymi w polskim porządku prawnym. Zgodnie z treścią uzasadnienia do projektu „lex szarlatan” zostały one zaprojektowane na wzór kompetencji, jakie w sprawach ochrony konkurencji i konsumentów już posiada Prezes Urzędu Ochrony Konkurencji i Konsumentów – przypomina Dominika Szachniewicz – radca prawny i dyrektor generalna UMW. Skoro jako konsumenci jesteśmy objęci wszechstronną ochroną, to dlaczego obawiamy się podobnej ochrony w sytuacji, gdy chodzi o nasze życie czy zdrowie, a skutki pewnych działań mogą być już dla nas nieodwracalne? Dzisiaj nie ma żadnego systemu ostrzegania przed dezinformacją medyczną czy praktykami pseudomedycznymi. Dlatego sam system kar to za mało. Musimy mieć jako pacjenci legalne źródło informacji, np. w postaci rejestru podmiotów prowadzących dezinformację medyczną, a ochrona naszego życia i zdrowia musi być priorytetem w zderzeniu z nieuczciwą działalnością zarobkową – apeluje Dominika Szachniewicz. 

Dezinformacja „recyklinguje” stare narracje

 Barometr pokazuje, że fałszywe narracje nie znikają wraz z końcem wydarzenia, które je uruchomiło. Pozostają w infosferze i mogą zostać szybko wykorzystane przy kolejnym sporze, kryzysie czy decyzji politycznej.

– „Lex szarlatan” uwidocznił, jak łatwo istniejące narracje można podłączyć pod nowe wydarzenie: „Big Pharma” staje się „lex Big Pharma”, a wcześniejsze opowieści o cenzurowaniu niewygodnej wiedzy – argumentem przeciw regulacjom dotyczącym pseudomedycyny – wyjaśnia Wioletta Samborska, dyrektorka Centrum Odkryć Medycznych UMW. –  Dezinformacja nie zaczyna się od zera. Ma bibliotekę gotowych opowieści, które można uruchomić przy kolejnym, „sprzyjającym im” wydarzeniu – dodaje.

U progu nowych kryzysów

Barometr identyfikuje nie tylko tematy, ale również formuły narracyjne, które mogą zostać ponownie wykorzystane. Wokół „Lex szarlatan” pojawiły się trzy szczególnie wyraźne schematy:  ustawa miała być projektem napisanym pod dyktando koncernów farmaceutycznych, uderzać w zielarzy i dietetyków oraz prowadzić do cenzury i odebrania pacjentom prawa wyboru.

Narracja „Lex Big Pharma” pojawiła się w 226 materiałach i 304 komentarzach. Niemal równie często – w 227 materiałach – powtarzano, że regulacja zagrozi legalnej działalności zielarzy, dietetyków i praktyków medycyny naturalnej. Ten przekaz okazał się szczególnie istotny, ponieważ łączył narrację antysystemową z bardziej powszechną obawą o ograniczenie legalnych praktyk. W 56 materiałach ustawę przedstawiano natomiast jako narzędzie cenzury i ograniczania wolności. Duże ryzyko nasilenia dezinformacji medycznej wiąże się także z wygenerowanymi przez AI wizerunkami lekarzy oraz głośnymi procesami sądowymi celebrytów szerzących antynaukowe treści.

Głos nauki jest słyszalny, ale pojawia się zbyt rzadko

Eksperci wyjaśniający i prostujący treści dezinformacyjne pojawili się w mediach w badanym okresie 264 razy. Promotorzy pseudonauki mieli 578 wystąpień. Co ciekawe, materiały eksperckie miały zdecydowanie większy zasięg. Jak to możliwe? Pojawiały się w mediach, które docierały znacznie szerzej. To pokazuje, że odpowiednio zaplanowana obecność ekspertów w mediach może skutecznie równoważyć przekaz pseudonaukowy. Pod warunkiem, że nie ograniczy się wyłącznie do samych materiałów dziennikarskich, ale obejmie też pojawiające się pod nimi komentarze.

Dezinformacja żyje w komentarzach

Treści fałszywe lub wprowadzające w błąd stanowiły 7% analizowanych publikacji i postów, ale ich udział wzrastał do 12% w komentarzach. W analizie uwzględniono 9136 komentarzy.

To istotna różnica, która unaocznia,  że rzetelny materiał dziennikarski czy wypowiedź eksperta nie zamyka obiegu informacji. Pod publikacją może powstać drugi obieg: pojawiają się kontrargumenty, teorie spiskowe, osobiste świadectwa czy podważanie wiarygodności lekarzy.

– Liczby w naszym raporcie mówią same za siebie, ale warto powiedzieć wprost, co się za nimi kryje. Śledzimy media i rzadko widzimy temat zdrowotny, który w dwa dni potrafi wygenerować blisko dwa i pół tysiąca publikacji. Oczywiście stwierdzenie to nie odnosi się do wydarzeń niespodziewanych czy kryzysowych – jak pandemia Covid. To pokazuje, że dezinformacja medyczna przestała być niszą i zdecydowanie żyje tam, gdzie są emocje, konflikt i szybkie tempo newsa – przyznaje Marcin Szczupak CEO Mediaboard Polska.

– Dla nas jako firmy zajmującej się monitoringiem i analityką mediów najważniejszy wniosek jest taki, że nie wystarczy patrzeć na to, co napisała redakcja. Trzeba dostrzegać też to, co dzieje się później w komentarzach i mediach społecznościowych, w drugim, nieformalnym obiegu informacji. To tam fałszywe treści rosną najszybciej.

Cieszymy się, że mogliśmy wesprzeć Uniwersytet Medyczny we Wrocławiu danymi do tego opracowania. Wierzymy, że regularne pokazywanie skali zjawiska liczbami, a nie przeczuciami to pierwszy krok do tego, żeby skutecznie na nie reagować – dodaje CEO Mediaboard Polska.

Szczegółowe analizy i metodologie badania znaleźć można w Barometrze dezinformacji medycznej na stronie: https://www.umw.edu.pl/pl/raport

Źródło: inf pras

Skuteczność procedury zapłodnienia in vitro (IVF) wynosi średnio ok. 35 proc. To znaczy, że aby urodziło się dziecko, średnio potrzeba trzech cykli procedury. Ponieważ skuteczność jest tak niska, tworzy się na zapas więcej zarodków, które są implantowane kolejno w razie niepowodzenia poprzednich prób.

Pomysł polskich badaczek z Małopolskiego Centrum Biotechnologii UJ i Instytutu Fizyki Jądrowej PAN ma na celu zmniejszenie liczby uzyskiwanych zarodków oraz podniesienie odsetka udanych implantacji i narodzin zdrowych dzieci.

W procedurach in vitro kobieta otrzymuje hormony, za sprawą których dojrzewa wiele komórek jajowych jednocześnie. W ten sposób podczas jednego zabiegu można pobrać wiele dojrzałych oocytów – czasem kilka, a czasem nawet kilkadziesiąt. Tylko niektóre z nich zostaną wybrane do zapłodnienia. Pojawia się jednak pytanie, jak z tej puli wybrać najlepiej rokującą komórkę.

– Organizm w każdym cyklu selekcjonuje jeden, najlepszy oocyt, który jest gotowy do zapłodnienia zaraz po naturalnej owulacji. Gdy kobieta jest poddana stymulacji hormonalnej, nie wiemy, który z nich byłby tym naturalnie wybranym. Pod mikroskopem świetlnym wszystkie pobrane przez lekarza komórki jajowe wyglądają mniej więcej tak samo – wyjaśniła w rozmowie z PAP prof. Grażyna Ptak z Uniwersytetu Jagiellońskiego. Pojawia się pytanie, czy ludzie mogą wziąć przykład z natury i przeprowadzić precyzyjną selekcję.

Badaczki z UJ i PAN wskazały, że nadzieją może być holotomografia – rodzaj mikroskopii optycznej. „Holotomografia pozwala zobaczyć żywą komórkę w trzech wymiarach bez stosowania jakichkolwiek znaczników” – wyjaśniła w komunikacie UJ dr hab. inż. Joanna Depciuch-Czarny z Instytutu Fizyki Jądrowej PAN, współtwórczyni nowej technologii.

W holotomografii wykorzystuje się wiedzę o tym, że światło inaczej załamuje się w różnych strukturach – na przykład odmiennie przechodzi przez tłuszcz, a odmiennie przez wodę. Dzięki temu w nieinwazyjnym badaniu trwającym ok. 10 minut można obserwować struktury i molekuły znajdujące się wewnątrz pojedynczych żywych komórek.

– W naszym przypadku zajmujemy się lipidami, czyli obserwujemy struktury lipidowe w oocycie – powiedziała prof. Ptak.

Jej zespół od lat bada rolę kropli lipidowych w komórkach jajowych i zarodkach. Krople te nie tylko magazynują energię dla komórki oraz są rezerwuarem cząstek sygnałowych, ale i chronią komórkę. – Gdy w komórce dzieje się coś złego, w kropli lipidowej zaczynają gromadzić się toksyczne produkty utleniania. Gdy więc widzimy duże krople lipidowe, jest to sygnał świadczący o obniżonej jakości komórki – wytłumaczyła prof. Ptak.

W badaniach na zwierzętach jej zespół zauważył, że istnieje silna korelacja pomiędzy zaburzonym profilem lipidowym oocytów a zaburzeniami powstałych z nich zarodków, płodów oraz dorosłego potomstwa, zwłaszcza w bogatych w lipidy tkankach.- Komórka jajowa daje początek organizmowi. Nieprawidłowości w profilu lipidów oocytu są nadal widoczne w tkankach powstałego z niego organizmu. Mało tego, podobne zmiany utrzymują się w kolejnych pokoleniach myszy – zaznaczyła.

Holotomografia była używana dotychczas przede wszystkim do oceny małych komórek somatycznych przyczepionych do podłoża. Badaczki w swoim wniosku patentowym pokazały, jak zastosować tę technikę do oceny jakości żywego, nieprzylegającego do podłoża oocytu. To spore wyzwanie, ponieważ komórka jajowa jest duża – największa w organizmie – i jako obiekt kulisty porusza się w polu widzenia mikroskopu.

„Opracowanie naszej metody wymagało rozwiązania wielu problemów technicznych. Jednym z nich było znalezienie skutecznego sposobu obrazowania pojedynczej zawieszonej w pożywce hodowlanej komórki pod mikroskopem holotomograficznym. Innym wyzwaniem było unieruchomienie owej pojedynczej, nieprzylegającej do podłoża komórki. Na tym polu jesteśmy pionierkami” – wskazała Hafsa Gulzar, współautorka opracowanej technologii, cytowana w komunikacie UJ.

Teraz trwają prace nad opracowaniem oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji, które na podstawie obrazu z holotomografii będzie automatycznie rozpoznawać patologie komórek i umożliwi embriologom łatwą identyfikację nieprawidłowych oocytów.

– Część programistyczna powstać ma w ciągu kilku miesięcy. Potem konieczna będzie współpraca z producentami mikroskopów holotomograficznych, aby przygotować nakładki, które umożliwią obsługę tego typu analiz – powiedziała prof. Ptak. I wyraziła nadzieję, że rozwiązaniem jej zespołu zainteresują się kliniki zajmujące się in vitro.

– Nasza metoda pozwala wybrać komórki o prawidłowym profilu lipidowym, co przekłada się na wyższe bezpieczeństwo procedury i zwiększenie odsetka zdrowych ciąż. To szansa na ograniczenie tworzenia nadliczbowych zarodków, które nie są transferowane w danym cyklu. Jeśli precyzyjnie wskażemy najlepsze komórki, wówczas kliniki i ośrodki, w których przeprowadza się procedury rozrodu wspomaganego będą zapładniać np. tylko dwie wyselekcjonowane komórki jajowe zamiast dziesięciu – oceniła.

Źródło: Nauka w Polsce

Długotrwałe badanie EKG dostarcza ogromnej ilości informacji. Na tradycyjnym wykresie dobrze widać pojedyncze uderzenie serca, ale wielogodzinny zapis tworzy bardzo długą linię, którą trudno szybko przejrzeć. Z kolei wykresy zmienności rytmu pokazują, jak zmieniają się odstępy między uderzeniami, lecz pomijają większość informacji o kształcie każdego z nich.

Zespół Tomasza Gradowskiego z Wydziału Fizyki Politechniki Warszawskiej zaproponował połączenie obu perspektyw w jednym obrazie. Naukowcy nazwali go carpet plot, czyli wykresem dywanowym. Metodę opisali w czasopiśmie „Computer Methods and Programs in Biomedicine” (https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0169260726003603).

Punktem odniesienia jest załamek R – wyraźny szczyt widoczny w każdym cyklu EKG. Program wycina wokół kolejnych szczytów fragmenty zapisu o tej samej długości i ustawia je jeden pod drugim tak, aby załamki R znalazły się w tej samej pionowej linii. Każdy fragment staje się jednym rzędem obrazu, a mierzone napięcie zostaje zastąpione kolorem.

Powstaje mapa, na której oś pionowa odpowiada kolejnym uderzeniom i upływowi czasu, a pozioma – przebiegowi sygnału przed wybranym załamkiem R i po nim. Zapisów nie rozciąga się ani nie ściska, dlatego położenie następnego uderzenia nadal pokazuje rzeczywisty odstęp RR, a więc chwilowy rytm serca. Jednocześnie układ barw zachowuje informacje o kształcie zespołu QRS, odcinka ST i załamka T.

Regularna praca serca tworzy na takiej mapie uporządkowane pasma. Zaburzenie rytmu albo zmiana kształtu EKG przerywa ten wzór, wygina go lub zastępuje inną strukturą. Dzięki temu zjawisko trwające krótko może wyróżnić się na tle wielu tysięcy uderzeń, choć na zwykłym, wielogodzinnym zapisie łatwo byłoby je przeoczyć.

Autorzy sprawdzili metodę na zapisach z kilku ogólnodostępnych baz danych, obejmujących osoby zdrowe oraz pacjentów z różnymi zaburzeniami pracy serca. Na mapach widoczne były m.in. epizody migotania przedsionków, dodatkowe pobudzenia komorowe, długie przerwy w rytmie i blok przedsionkowo-komorowy. U osoby z zespołem długiego QT można było obserwować, jak wraz z rytmem zmieniają się odstęp QT i kształt załamka T. W próbie wysiłkowej oddzielne wzory tworzyły spoczynek, wysiłek i powrót organizmu do stanu wyjściowego.

Metoda pozwala również zestawić EKG z innymi sygnałami zarejestrowanymi w tym samym czasie. Te same szczyty R wykorzystano do uporządkowania pomiarów ciśnienia tętniczego i ciśnienia wewnątrzczaszkowego. Takie obrazy mogą pomóc badać, jak praca serca wiąże się ze zmianami ciśnienia w układzie krążenia i wewnątrz czaszki.

Kolorowa mapa ma być czytelna dla człowieka, ale jej dwuwymiarowa postać ułatwia także analizę komputerową. Badacze przekazali jeden z wykresów sieci neuronowej ResNet18, wcześniej uczonej rozpoznawania zwykłych obrazów. Jej kolejne warstwy reagowały na różne elementy mapy: jedne na kształt uderzeń, inne na powtarzające się wzory występujące w dłuższym czasie. Była to jednak demonstracja techniczna, a nie próba automatycznego rozpoznawania chorób.

Naukowcy podkreślają, że wykres dywanowy nie jest jeszcze narzędziem diagnostycznym ani algorytmem przeznaczonym do wykrywania konkretnej choroby. Pokazali przede wszystkim, że w jednym zwartym obrazie można zachować informacje, które dotąd oglądano oddzielnie. Kolejne etapy mają objąć badania na większych grupach pacjentów, ocenę skuteczności diagnostycznej, jednoczesną prezentację wielu odprowadzeń EKG oraz przygotowanie wyspecjalizowanych modeli uczenia maszynowego. (PAP)

Źródło: Nauka w Polsce

Większa przepustowość systemu i komfort pracy personelu

Sztuczna inteligencja przynosi wymierne korzyści dzięki ograniczaniu obciążeń administracyjnych i wspieraniu bardziej efektywnych procesów pracy. Z raportu Future Health Index 2026 wynika, że blisko połowa lekarzy (46%) deklaruje oszczędność średnio co najmniej 132 godzin rocznie dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, co odpowiada ponad trzem pełnym tygodniom pracy.

Zaoszczędzony czas przyczynia się do zmiany sposobu wykonywania obowiązków zawodowych, umożliwiając specjalistom większe skupienie na zadaniach o najwyższej wartości klinicznej, takich jak: dokładniejsza analiza przypadków, poprawa precyzji oraz o usprawnienie procesu podejmowania decyzji. Jednocześnie zgodnie z danymi  raportu Future Health Index 2026 Philips 50% lekarzy wskazuje, że dzięki AI mogą przyjmować większą liczbę pacjentów, co oznacza globalnie średnio osiem dodatkowych konsultacji tygodniowo na jednego specjalistę.

Sposób, w jaki AI wspiera codzienną pracę klinicystów, przekłada się jednak nie tylko na wyższą efektywność, ale również na większy komfort pracy. W niektórych specjalizacjach, takich jak radiologia, lekarze częściej wskazują, że dzięki sztucznej inteligencji ich praca staje się łatwiejsza. Korzyści z AI są postrzegane również w kontekście mniejszego obciążenia poznawczego i lepszej koncentracji.

– Radiologia należy dziś do obszarów, w których korzyści ze sztucznej inteligencji są najbardziej widoczne. AI wspiera specjalistów zarówno w dostarczaniu wysokiej jakości obrazów, jak i na etapie ich analizy, pomagając identyfikować nawet subtelne zmiany diagnostyczne. Pełni rolę dodatkowego wsparcia – drugiej para oczu lub osobistego asystenta, którego obecność poprawia efektywność i wpływa na redukcję codziennego stresu zawodowego – mówi Michał Kępowicz, Dyrektor ds. Relacji z Sektorem Publicznym w Philips.

Zmniejszenie obciążenia i odzyskany czas powodują, że nawet połowa klinicystów wskazuje, że sztuczna inteligencja pozytywnie wpływa na ich równowagę między życiem zawodowym i prywatnym. Jednocześnie 62% liderów ochrony zdrowia ocenia, że korzyści wynikające z inwestycji w AI równoważą poniesione koszty lub je przewyższają.

AI w skali dla bardziej skoordynowanej opieki

Wraz z rosnącą liczbą dowodów potwierdzających skuteczność sztucznej inteligencji w codziennej praktyce klinicznej uwaga sektora ochrony zdrowia przesuwa się w stronę działań zmierzających do szerokiego i zintegrowanego stosowania AI.

– Następny etap rozwoju sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia będzie zależał nie tylko od wdrażania kolejnych pojedynczych rozwiązań, ale przede wszystkim od zdolności do integracji danych, procesów i narzędzi w ramach jednego ekosystemu opieki. Taki model pozwoli zapewnić lepiej skoordynowaną opiekę nad pacjentem, usprawniając współpracę między specjalistami i zapewniając szybszy dostęp do informacji niezbędnych do podejmowania decyzji klinicznych – mówi Michał Kępowicz z Philips.

Jest to proces wymagający szczególnie w środowisku rozproszonych danych, systemów i procesów pracy, ale już się odbywający.

Przykładem takiego zintegrowanego kierunku rozwoju jest realizowany w Polsce przez Centrum e-Zdrowia projekt Platformy Usług Inteligentnych (PUI)[1]. Pierwszymi narzędziami AI udostępnianymi w ramach platformy będą algorytmy wspierające diagnostykę obrazową. Projekt, rozwijany w ramach projektu e-Zdrowie KPO, ma zapewnić lekarzom dostęp m.in. do certyfikowanych narzędzi AI wspierających analizę badań RTG, tomografii komputerowej i rezonansu magnetycznego.

Budowa zaufania do AI i wzmacnianie kompetencji personelu

Aby wdrażać sztuczną inteligencję na szeroką skalę – jak wskazuje raport Future Health Index 2026 – oprócz zintegrowanych ecosystemów równie ważne jest budowanie zaufania do AI oraz przygotowanie personelu do pracy z nowymi narzędziami.

Lekarze nadal wskazują na potrzebę dalszego doskonalenia technologii, zwracając uwagę m.in. na niejednolitą skuteczność w różnych środowiskach klinicznych (58%) oraz ograniczoną przejrzystość sposobu formułowania rekomendacji przez algorytmy (60%). Jednocześnie 70% respondentów deklaruje, że w ich organizacjach nie funkcjonują jeszcze jasne procesy monitorowania narzędzi opartych na sztucznej inteligencji.

Wyniki te pokazują wyzwania charakterystyczne dla wczesnego etapu adopcji AI i wskazują obszary niezbędne do budowania zaufania oraz zapewnienia spójnej jakości działania. Podobnie jak inne systemy kliniczne, rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję wymagają stałego monitorowania, audytowania i pełnej identyfikowalności.

Oprócz tego, że lekarze muszą być pewni narzędzi z których korzystają potrzebują również dokładnie wiedzieć jak z nich korzystać. Aż 70% respondentów wskazuje, że szkolenia z AI są niewystarczające, niespójne lub w ogóle niedostępne.

Spojrzenie w przyszłość

AI w ochronie zdrowia przeszła już etap obietnic i pojedynczych wdrożeń, coraz wyraźniej pokazując swoją wartość w codziennej praktyce klinicznej. Kolejnym krokiem będzie odpowiedzialne skalowanie tych rozwiązań poprzez integrację, wzmacnianie zaufania i budowanie kompetencji zespołów. A wszystko to pod nadzorem człowieka – bo jak twierdzi 90% lekarzy, w miarę rozwoju sztucznej inteligencji niezbędne będzie utrzymanie człowieka w procesie.

***

Materiał opracowany na podstawie wyników i wniosków z raportu Future Helth Index 2026 r. Philips

O raporcie:

Future Health Index to największe na świecie badanie tego typu, analizujące perspektywy pracowników ochrony zdrowia i pacjentów w wielu krajach. W oparciu o autorskie badania ilościowe, w których wzięło udział ponad 2 000 pracowników ochrony zdrowia i ponad 20 000 pacjentów z 10 krajów, edycja z 2026 r. analizuje, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest aktywnie wykorzystywana w systemach opieki zdrowotnej oraz jaką wartość wnosi w postaci zaoszczędzonego czasu, zwiększonych możliwości i poprawy jakości świadczonej opieki. W celu pobrania raportu odwiedź stronę:  raport_link

Sztuczna inteligencja przestała być futurystyczną wizją w sektorze farmaceutycznym – staje się codziennym narzędziem wspierającym diagnostykę, weryfikację interakcji farmakologicznych, analizę i przechowywanie dokumentacji oraz danych czy automatyzację procesów administracyjnych, a w przyszłości zapewne obsługę pacjenta przy okienku w aptece. Według unijnego rozporządzenia AI Act, sektor farmaceutyczny i medyczny znajduje się w grupie szczególnego nadzoru, a wiele stosowanych w nim algorytmów kwalifikuje się do kategorii wysokiego ryzyka lub podlega bezwzględnym wymogom transparentności.

Jednym z najbardziej odczuwalnych wymogów, które wchodzą w życie, jest zasada przejrzystości i obowiązek informacyjny. Każdy pacjent korzystający z cyfrowych kanałów apteki, które wykorzystują systemy AI – czy to poprzez chatbota na stronie WWW, wirtualnego asystenta na infolinii, czy aplikację do rezerwacji leków – musi być od samego początku wyraźnie poinformowany, że wchodzi w interakcję z systemem sztucznej inteligencji, a nie z człowiekiem. Przejrzystość jest fundamentem budowania zaufania na rynku medycznym.

AI Act kładzie także nacisk na nadzór ludzki (Human-in-the-Loop) i odpowiedzialność farmaceuty. W przypadku aptek może dotyczyć to m.in. systemów wspierających analizę interakcji lekowych czy rekomendacji suplementacji – ostateczna decyzja farmaceutyczna zawsze musi jednak należeć do magistra farmacji. Systemy AI mogą działać wyłącznie jako „druga para oczu” lub wsparcie analityczne, jednak to farmaceuci muszą posiadać realną możliwość zweryfikowania, zmodyfikowania lub zignorowania sugestii wygenerowanej przez algorytm.

Kolejnym ważnym aspektem jest klasyfikacja ryzyka i bezpieczeństwo danych pacjenta. Większość specjalistycznych narzędzi AI używanych w ochronie zdrowia – zwłaszcza tych wbudowanych w oprogramowanie medyczne – podlega rygorystycznym procedurom oceny zgodności, tworzenia dokumentacji technicznej oraz rejestracji w unijnej bazie danych. Równolegle, podmioty przetwarzające dane zdrowotne pacjentów (dane wrażliwe w rozumieniu RODO) za pośrednictwem algorytmów AI muszą zagwarantować najwyższe standardy cyberbezpieczeństwa oraz stosować zaawansowane mechanizmy anonimizacji i pseudonimizacji.

Kluczowe jest także szkolenie z kompetencji cyfrowych. AI Act nakłada na podmioty stosujące sztuczną inteligencję obowiązek zapewnienia tzw. AI literacy – czyli odpowiednich kompetencji i wiedzy po stronie personelu. Osoby korzystające z niewątpliwych udogodnień systemów AI muszą wiedzieć, jak działają stosowane w ich pracy narzędzia, jakie mają ograniczenia (np. ryzyko halucynacji) oraz w jakich sytuacjach nie należy polegać na ich wskazaniach.

Jak apteki powinny przygotować się na zmiany? Każdy podmiot powinien podjąć 4 kluczowe kroki:

1. Inwentaryzacja i audyt narzędzi AI – przegląd wszystkich wykorzystywanych systemów, od chatbotów, po algorytmy optymalizujące zatowarowanie i ceny.
2. Weryfikacja umów z dostawcami IT – apteki muszą upewnić się, że dostawcy oprogramowania spełniają wymogi AI Act, dostarczają wymaganą dokumentację techniczną oraz gwarantują zgodność z przepisami RODO i właściwymi rozporządzeniami.
3. Wdrożenie procedur i oznaczeń dla pacjentów – umieszczenie jasnych komunikatów informacyjnych we wszystkich kanałach cyfrowych, w których pacjent ma kontakt ze sztuczną inteligencją.
4. Szkolenia zespołu – przeprowadzenie szkoleń z zakresu bezpiecznego i etycznego korzystania z AI, o ile systemy AI wykorzystywane są w codziennej pracy apteki, oraz ustalenie wewnętrznych procedur nadzoru ludzkiego.

AI Act niewątpliwie stanowi dla aptek szansę na uporządkowanie cyfrowej transformacji. Wydaje się, że w niedalekiej przyszłości sztuczna inteligencja może zacząć wspierać farmaceutów w części powtarzalnych zadań, usprawniać komunikację i procesy administracyjne, a tym samym pozwalać pracownikom skupić się na tym, co w aptece najważniejsze – kontakcie z pacjentem i profesjonalnej opiece farmaceutycznej.

Warunkiem jest jednak właściwe ustawienie relacji człowiek–technologia. AI powinna być narzędziem wspierającym farmaceutę, a nie zastępującym jego wiedzę, doświadczenie i odpowiedzialność.

Z perspektywy Związku Aptek Franczyzowych najważniejsze jest więc, aby sektor farmaceutyczny nie podchodził do AI Act wyłącznie jako do kolejnego obowiązku formalnego. Dobrze przygotowana organizacja powinna już teraz wiedzieć, gdzie wykorzystuje sztuczną inteligencję, jakie ryzyka się z tym wiążą i jak zapewnić pracownikom odpowiednie kompetencje.

2 sierpnia zaczyna się bardziej dojrzały etap dyskusji o AI w aptekach – etap, w którym obok pytania o to, co sztuczna inteligencja potrafi, musimy równie poważnie odpowiedzieć sobie na pytanie, jak odpowiedzialnie chcemy z niej korzystać.

Źródło: inf pras